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去噪扩散自适应模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文介绍了一种名为DDSM的新型框架，通过使用自适应调整的神经网络解决了生成过程中的计算瓶颈问题，提高了扩散模型的效率，并且可以与其他扩散模型集成，不影响生成质量。
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关键要点
- 该论文介绍了一种名为Denoising Diffusion Step-aware Models (DDSM) 的新型框架。
- DDSM通过自适应调整的神经网络解决了生成过程中的计算瓶颈问题。
- 该框架提高了扩散模型的效率。
- DDSM可以与其他以效率为目标的扩散模型无缝集成。
- 集成后不会影响生成质量，扩大了计算节约的范围。
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